Azure Data Lake ist eine umfassende Big-Data-Lösung von Microsoft, die speziell dafür entwickelt wurde, große Mengen unstrukturierter und strukturierter Daten in der Cloud zu speichern und effizient zu analysieren. Durch die nahtlose Integration in die Azure-Cloud-Plattform ermöglicht Azure Data Lake Unternehmen eine flexible und skalierbare Verwaltung ihrer Datenbestände. Diese Plattform bietet erhebliche Vorteile für datengetriebene Unternehmen, die auf eine zuverlässige, sichere und kosteneffiziente Lösung setzen möchten, um ihre Big-Data-Herausforderungen zu meistern.
Azure Data Lake wird in einer Vielzahl von Anwendungen genutzt – von der Analyse von Kundenverhalten über die Vorhersage von Maschinenwartung bis hin zur Risikoanalyse im Finanzsektor. Die Fähigkeit, Daten ohne umfangreiche Transformationen direkt im nativen Format zu speichern, erleichtert nicht nur die Datenverarbeitung, sondern fördert auch schnelle, interaktive Analysen. In der heutigen digitalisierten Welt, die von immer größeren Datenmengen geprägt ist, bietet Azure Data Lake Unternehmen eine leistungsstarke Lösung, um ihre Datenstrategie auf ein neues Niveau zu heben.
Die wichtigsten Punkte im Überblick:
Effiziente Speicherung und Verwaltung: Azure Data Lake bietet eine kostengünstige Lösung zur Speicherung großer Datenmengen und deren Verwaltung ohne aufwendige Transformationen.
Skalierbarkeit: Die Plattform wächst flexibel mit den Anforderungen und ermöglicht so die dynamische Anpassung der Speicherressourcen.
Interaktive Analysefunktionen: Tools wie Data Lake Analytics ermöglichen Unternehmen tiefe Einblicke und schnelle Analysen ihrer Daten.
Integration und Sicherheit: Durch die Anbindung an Azure Active Directory und globale Compliance-Standards ist eine hohe Datensicherheit und nahtlose Integration in bestehende Systeme gewährleistet.
Anpassungsfähigkeit an verschiedene Geschäftsanforderungen: Die Architektur ist so gestaltet, dass sie in unterschiedlichen Branchen und für verschiedene Anwendungsfälle optimal nutzbar ist.
Azure Data Lake ist somit ein entscheidendes Werkzeug für Unternehmen, die ihre Daten gewinnbringend nutzen möchten, um fundierte Entscheidungen zu treffen und ihre Wettbewerbsfähigkeit zu steigern.
Wenn wir auch für Sie tätig werden können, freuen wir uns über Ihre Kontaktaufnahme.
In der heutigen datengesteuerten Geschäftswelt ist data-driven decision making für globale Unternehmen von entscheidender Bedeutung. Die Sonepar Deutschland GmbH erkennt die Relevanz dieser Herangehensweise und setzt mit Microsoft Power BI auf ein effektives Reporting- und Analysewerkzeug. Als langjähriger Partner von Sonepar hat noventum consulting bereits im Jahr 2018 erfolgreich das zentrale Datawarehouse des Unternehmens neu mitgestaltet und konsolidiert. Nun sind wir in der Zusammenarbeit den nächsten Schritt gegangen: die Implementierung von Power BI zur Verbesserung des Berichtswesens und der Analysen.
Unternehmen erkennen zunehmend die Unumgänglichkeit von Self Service BI (SSBI), doch nicht selten scheitern sie an der Umsetzung und können deshalb die Potenziale nicht voll ausschöpfen.Mit diesem Beitrag wollen wir die folgende Frage beantworten: Welche Faktoren müssen erfüllt sein, damit die Zusammenarbeit zwischen zentraler BI-Organisation und Anwendern in den Fachbereichen – den so genannten „Power Usern“ – funktioniert und beide Seiten voneinander profitieren?
Mit Composite Models erweitert Microsoft das Einsatzspektrum von Power BI für Fachabteilungen in Unternehmen maßgeblich. Für die zentralen Business Intelligence- bzw. IT-Abteilungen entsteht gleichzeitig ein sehr starkes Instrument für Self-Service BI, um die Fachabteilungen unter Berücksichtigung ihrer Governance-Richtlinien mit neuen Freiheiten und Fähigkeiten auszustatten.
Bei noventum beschäftigen wir uns sehr oft mit der Anbindung von SAP-Systemen an Microsoft-basierte Data Platforms. Sowohl auf Azure mit ADF und Azure SSIS oder lokal mit SSIS und oftmals mit XtractIS von Theobald.
Die Königsdisziplin der Datenextraktion aus SAP ist das Anbinden von Daten über SAP BI Content Datasources.
